特斯拉的困境

正如文章开头提到的，特斯拉Autopilot正在变得越来越不容忽视。50万辆规模的特斯拉车队正在全球各地收集着真实公开道路场景下的路测数据，而Autopilot启用状态下路测里程已经突破了10亿英里，如果你对这个数字没什么概念的话，Waymo最近路测里程刚刚突破了1000万英里，可以做个参照。

更重要的是，10亿英里在整个特斯拉车队累计行驶里程中占比只有10％，特斯拉车队累计行驶里程刚刚突破了100亿英里。根据ElonMusk的说法，在Autopilot关闭的那90亿英里行程中，Autopilot会以影子模式的形式继续运行，在收集路测数据的同时学习人类的驾驶行为模型。

但Autopilot存在一个致命问题：过度依赖摄像头感知。

很多自动驾驶公司的高管对特斯拉Autopilot都是不屑一顾的，他们认为特斯拉孤注一掷做以摄像头为中心感知的自动驾驶是投机的，特斯拉迟早会转向激光雷达阵营。

ElonMusk没有给特斯拉汽车配备激光雷达、厘米级高精地图的原因在于，Autopilot定义的自动驾驶传感器是要装在成千上万辆车上卖给全球各地的特斯拉车主的，这意味着所有成本高昂的元器件和技术和Autopilot注定无缘。

而特斯拉很可能在等待一个契机，在激光雷达和高精地图成本变得可接受的时候，特斯拉会第一时间跟进，实现商业化。

但听过ElonMusk对激光雷达的评价后就会知道，除非Autopilot以摄像头为中心的感知路线走进了死胡同，否则哪怕激光雷达降到白菜价，Autopilot都不会采用的。

显而易见，道路系统是面向被动光学的。为了在任何给定／变化的环境中（实现车辆自动）驾驶，我们必须把被动光学图像识别问题解决得非常好。如果你解决了这个问题，主动光学器件（激光雷达）存在的意义是什么？它不能读取路标，在我看来，它就像是拐杖，会让那些公司陷入非常难以摆脱的境地。

如果你坚持极为复杂的神经网络技术路线，做到了非常先进的图像识别技术，那么我认为你最大化的解决了问题。然后你需要把它和日趋复杂的雷达信息融合，如果你选择了波长在400纳米－700纳米的范围内的主动质子发生器，其实是很愚蠢的，因为你被动的做到了这一点。

你最终会尝试在大约4毫米的雷达频率上主动发出质子，因为（该频率）可以穿透障碍物，你可以透过雪、雨、灰尘、雾……其他任何东西“看”清前方路况。令人费解的是，一些公司会用错误的波长来做主动质子发生系统。它们给汽车武装了一大堆昂贵设备，让汽车变得昂贵、丑陋也不必要。我觉得它们最终会发现自己在竞争中陷入劣势。

在ElonMusk看来，这是传感器感知信息底层的分歧，融合激光雷达与摄像头、毫米波雷达的感知信息会把问题变得复杂化。所以，坚持以摄像头为中心的感知路线是唯一正确又低成本的解决方案。

所以最终的结果是，1个前置毫米波雷达、8颗摄像头、12个超声波传感器，这就是最新的特斯拉Autopilot2．5的全部传感器。

现在看来，Autopilot在做的事情基本遵循着上面Elon提到的技术路线，在接受Recode采访时Elon表示，目前最大的技术挑战在于对深度神经网络的改进，8颗摄像头最终都得具备识别所有道路交通物体的能力。

在8颗摄像头全部启用后，Autopilot运行着8个不同复杂程度的神经网络，然后将8个神经网络的感知信息融合，再做路径规划。

所谓「坚持极为复杂的神经网络技术路线，做到非常先进的图像识别技术」，以「最大化的解决问题」。

但核心问题在于，目前的计算机视觉＋人工智能技术＋AI芯片要做到人眼＋大脑对环境路况的理解能力几乎不可能。

Waymo会凭借自动驾驶技术颠覆汽车产业吗？目前看这一天还很遥远。特斯拉会代表汽车行业逆袭成功吗？看起来潜力无限但又有巨大Bug。自动驾驶赛道的胜负，至少要5年之后才能知分晓。